超高清低光照图像增强:基于Transformers的开源项目介绍

超高清低光照图像增强:基于Transformers的开源项目介绍

LLFormer The code release of paper "AAAI Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method", AAAI 2023 LLFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLFormer

本项目是一个开源的计算机视觉项目,主要使用Python编程语言开发。项目致力于解决超高清低光照图像的增强问题,通过先进的深度学习技术,特别是Transformer架构,来实现图像质量的提升。

项目基础介绍

项目名为LLFormer,是“Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method”论文的代码实现。该项目构建了一个大规模的超高清低光照图像增强数据库,并提出了基于Transformers的图像增强方法。LLFormer的核心设计包括轴基多头自注意力机制和跨层注意力融合模块,这些设计显著降低了计算复杂度。

核心功能

  • 图像增强:通过Transformer架构,对低光照的超高清图像进行增强,改善图像的视觉效果。
  • 大规模数据库:构建了包含4K和8K分辨率图像的大规模数据库,用于训练和测试图像增强算法。
  • 性能比较:对当前流行的低光照图像增强算法进行了系统性的性能比较和评估。
  • 预训练模型:提供了在不同数据集上预训练的模型,方便用户直接使用或进一步研究。

最近更新的功能

最近项目的更新主要包括以下几个方面:

  • 代码和预训练模型的发布:项目在GitHub上发布了代码和预训练模型,使得研究人员和开发者可以方便地使用和进一步改进算法。
  • 性能优化:对算法的性能进行了优化,提高了图像增强的质量和效率。
  • 文档和示例的完善:项目的文档和示例代码得到了完善,使得新用户更容易理解和上手项目。

通过这些更新,LLFormer项目在超高清低光照图像增强领域继续保持领先地位,为相关研究提供了有力的工具。

LLFormer The code release of paper "AAAI Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method", AAAI 2023 LLFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLFormer

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 基于深度学习的光照图像增强算法 #### 变压器架构应用于超高清光照图像增强 存在一个专注于超高清光照条件下图像质量改进的开源项目,此项目采用Python作为主要开发语言,并引入了Transformer这一先进的人工智能模型结构来处理图像数据[^1]。 ```python import torch from transformers import TransformerModel def enhance_low_light_image(image_path, model_weights='pretrained.pth'): """ 使用预训练好的Transformer模型对光照图片进行增强 参数: image_path (str): 输入待处理的光环境下的图片路径. model_weights (str): 已经训练完成并保存下来的权重文件名,默认为'pretrained.pth'. 返回值: enhanced_image: 经过增强后的高质量图片对象 """ device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' transformer_model = TransformerModel().to(device) state_dict = torch.load(model_weights,map_location=device) transformer_model.load_state_dict(state_dict) # 加载原始图片... original_image = load_original_image(image_path) with torch.no_grad(): transformed_tensor = preprocess(original_image).unsqueeze(0).to(device) output = transformer_model(transformed_tensor)[0].cpu() enhanced_image = postprocess(output) return enhanced_image ``` #### CNN驱动的交互式色彩均衡化(ICE) 另一项工作则聚焦于创建一种能够依据个人喜好调整输出效果的方法——IceNet。该网络利用卷积神经网络(CNN),并通过设计特定类型的损失函数实现了自动化的颜色校正过程;更重要的是,IceNet支持用户参式的调优流程,在某些情况下甚至不需要任何人为干预就能达到理想的效果[^4]。
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